안녕하세요! 이번 글에서는 Streamlit을 활용해 ChatGPT와 같은 챗봇 어플리케이션을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 최근 ChatGPT의 등장으로 자연어 처리 기술이 크게 주목받고 있는데요. 개발자라면 한 번쯤 챗봇을 직접 만들어보고 싶으셨을 겁니다. 이번 튜토리얼을 통해 Streamlit의 Chat Elements를 사용하여 Echo Bot부터 ChatGPT 수준의 챗봇까지 단계적으로 구현하는 과정을 배워볼 수 있습니다.
Streamlit은 데이터 사이언스와 머신러닝 프로젝트를 위한 파이썬 웹앱 프레임워크입니다. 이 튜토리얼에서는 Streamlit 1.10 버전에 도입된 멀티페이지 앱 기능을 활용해 기존 싱글페이지 데모 앱을 멀티페이지로 변환하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.
"언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발에 관심이 있으신가요? 그렇다면 LangChain이 여러분이 찾고 있는 도구일 수 있습니다. 이 글에서는 LangChain을 활용한 LLM(Language Learning Model) 기반 앱 개발 방법에 대해 알아보고, 간단한 앱을 만들어보는 과정을 안내해 드리겠습니다."
LangChain은 언어 학습 모델(Language Learning Model, LLM)을 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있는 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 언어 처리 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LLM은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 역할을 하는데, 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.
LangChain은 OpenAI의 GPT-3와 같은 언어 모델을 활용하여 텍스트 데이터를 처리하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 NLP 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LangChain은 Python을 기반으로 하며, 간단한 명령어를 통해 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다.
LLM은 자연어 처리에서 중요한 역할을 합니다. 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. LLM은 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 역할을 합니다. 이를 통해 개발자는 텍스트 데이터를 쉽게 처리하고, 이를 활용한 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
LangChain을 활용한 앱 개발을 시작하기 전에 몇 가지 준비가 필요합니다. 먼저, OpenAI API 키를 획득해야 합니다. 이 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. 또한, 적절한 코딩 환경을 설정해야 합니다. 이를 위해 Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.
OpenAI API 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. OpenAI 웹사이트에서 API 키를 신청할 수 있습니다. API 키를 획득한 후에는 이를 LangChain에 등록해야 합니다.
LangChain은 Python을 기반으로 하므로, Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 또한, 개발 환경을 설정하기 위해 필요한 도구들을 설치해야 합니다. 이에 대한 자세한 내용은 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.
LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 이 과정을 단계별로 설명하겠습니다.
LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 먼저, LangChain을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하는 코드를 작성합니다. 그 다음, Streamlit을 이용하여 이를 웹 애플리케이션 형태로 만듭니다. 이 과정은 간단하며, 복잡한 코딩 없이도 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
import streamlit as st
from langchain.llms import OpenAI
st.title('🦜🔗 Quickstart App')
openai_api_key = st.sidebar.text_input('OpenAI API Key')
def generate_response(input_text):
llm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)
st.info(llm(input_text))
with st.form('my_form'):
text = st.text_area('Enter text:', 'What are the three key pieces of advice for learning how to code?')
submitted = st.form_submit_button('Submit')
if not openai_api_key.startswith('sk-'):
st.warning('Please enter your OpenAI API key!', icon='⚠')
if submitted and openai_api_key.startswith('sk-'):
generate_response(text)
앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 이번 섹션에서는 앱 배포 방법과 주의사항에 대해 설명하겠습니다.
앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 여러분이 만든 앱을 다른 사람들이 사용할 수 있도록 하기 위해 필요한 과정입니다. 앱 배포는 여러 방법이 있지만, 이번 튜토리얼에서는 Heroku를 이용한 배포 방법을 소개하겠습니다. Heroku는 간단하고 편리한 배포 방법을 제공합니다. 하지만, Heroku를 이용할 때는 앱의 크기와 사용량에 따라 비용이 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.
이번 글에서는 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 여러분도 LangChain을 이용하여 자신만의 앱을 만들어보세요. 이 과정에서 어려움이 있다면, 언제든지 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. 지금 바로 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱 개발을 시작해보세요!